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遺傳算法結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的列車車輪扁疤故障檢測方法

2013-04-29 00:44:03高瑞鵬尚春陽江航
西安交通大學(xué)學(xué)報 2013年9期
關(guān)鍵詞:故障診斷

高瑞鵬 尚春陽 江航

摘要:為了尋求一種更加有效的列車車輪扁疤故障分析算法,提出一種通過輪軌噪聲來確定車輪扁疤嚴(yán)重程度的檢測方法。該方法將遺傳算法與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,同時為了避免出現(xiàn)局部極小值,加速學(xué)習(xí)速度,在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中增加了動量模型;在搜尋小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層鏈接權(quán)值之前,使用遺傳算法進(jìn)行計算以優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);硬件只需2組麥克風(fēng)陣列以及2個速度感應(yīng)器就可以提供實(shí)時結(jié)果,成本遠(yuǎn)低于我國現(xiàn)有的檢測方法。對不同列車車速下的輪軌信號進(jìn)行了實(shí)時測試,結(jié)果表明:與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小渡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相比,該方法的檢測準(zhǔn)確率最多分別提高了16%、11%和3%,并且收斂最快。

關(guān)鍵詞:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障診斷;車輪扁疤;信號處理

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